系统结构本系统通过外置安装于GIS盆式绝缘子上的特高频传感器(UHF)、超声波传感器来耦合GIS设备内部的局部放电信号。数据采集设备IED安装于IED智能组件柜中，并通过特高频电缆连接外置式特高频传感器。所有数据采集IED采用网络方式传输数据，采用网线+光纤的传输方式，**提高了信号传输的距离与稳定性。工控机安装于主控室内主控柜中。工控机通过网络接收各子IED数据，并对数据进行综合分析处理，然后以相位谱图、N-Q图、N-Φ图、N-Q-Φ三维谱图、脉冲图、局放图谱等多种形式呈现给用户。本系统对放电进行连续在线监测，有效避免漏报。现场可无人值守，有效节省人工成本。现场布线简单，安装方便，便于施工、调试及后期维护。杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测技术说明。杭州高压开关振动在线监测推荐
GZPD-01G局部放电在线监测系统软件功能：l定时采集模式：定时采集模式为传统的局放监测模式。在定时采集模式下软件提供以下基本检测和统计信息：l局部放电强度值、相位、平均值、放电频次、放电相位、异常周期数、诊断结果等基本参数。l局部放电信号的强度、放电频次等基本参数的趋势图。l局部放电信号的工频周期波形图。l局部放电信号的二维谱图（φ-q图、φ-n图和q-n图）。l局部放电信号的三维谱图（φ-q-n图）。l局部放电的多工频周期扫描图。l单次可选择显示4个传感器波形图，可进行相位叠加显示。l可选择任意两个传感器进行实时数据比对。l可选择单次传统模式采集与连续传统模式采集。l计算并保存传统模式下可设置单次比较大采样周期数为15。3、信号采集存储、输出功能系统可根据现场情况采用多种方式采集和存储局部放电数据。检测数据依据以下原则进行存储：对近期检测数据采用循环刷新的方式，完整保存原始检测数据；对长期检测数据进行数据压缩，*保存比较大放电检测量、放电频次等特征量；对异常情况的检测数据完整保存原始检测数据。根据保存的数据可以自动绘制每一测点的信号图谱，自动对每天、每周、每月的数据进行绘图，方便相关人员进行分析判断。杭州GIS在线监测直销价格杭州国洲电力科技有限公司在线监测主要产品。
GZPD-01G局放在线监测系统组件:特高频局放传感器（UHF）、超声波传感器特高频（UHF）传感器外置型安装在GIS盆式绝缘子的环氧树脂层外，用于测量局部放电产生的电磁波信号，外置型传感器可带电安装。该传感器内部集成了一个UHF天线。传感器采用特高频电缆连接至数据采集IED。外置型特高频传感器(UHF)超声波传感器2、杂波传感器为了区别局部放电信号和杂波信号，该监测系统带有一个杂波传感器检测空间电磁噪声。杂波传感器主要检测UHF频段(300MHZ～3000MHZ)中的300MHZ～1500MHZ频率范围的空间电磁噪声，并通过IED采集后传输给上位机，进而可以区分出局部放电信号和噪声信号。3、数据采集IED采用嵌入式高性能处理器，在保证高速采样的同时，大幅降低了系统功耗。各数据采集IED采用TCP/IP通讯协议与工控机通讯。具有国洲电力科技**的同步采样技术的使用，实现了各传感器节点的同步采集。数据采集IED采用标准机架式设计，内部包含两台三通道采集器，共支持6个以上传感器信号采集。
GZAF-1000S系列高压开关振动声学指纹监测系统各类高压开关监测系统的功能特点：GIS本体监测3.1.1技术背景GIS运行时，电流通过高压导体时产生的电动力引起振动，由于导体所受电动力正比于负载电流的平方，GIS本体振动信号的基频为100Hz。当存在机械故障时，振动信号频谱分布将发生改变，产生谐波分量。GIS本体机械型缺陷主要是指内部存在开关触头接触异常、导电杆接触不良、母线卡簧松动、屏蔽罩松动等异常时，在交变电场作用下发生异常振动，长期振动可能导致导电杆和绝缘件松动，引发局部放电，甚至造成绝缘事故。异常振动还可能造成SF6气体泄漏，损坏绝缘子和绝缘支柱，影响外壳接地的牢固，危及主设备运行安全。因此开展振动声学指纹检测、实时频谱分析并提取相关特征参量对提高GIS运行的可靠性具有重要意义。杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测概述。
GZAF-1000T系列变压器(电抗器)振动声学指纹监测系统-监测系统的智慧化功能：具备边缘计算能力，就地采集并处理振动声学指纹信号及驱动电机电流信号，完成有载分接开关信号包络、ATF等分析，完成绕组及铁芯振动信号频谱分析及参数计算，根据传输层要求统一通讯接口及数据结构，根据平台层及应用层要求上传分析结果；具备实物ID管理功能，提供有载分接开关、绕组及铁芯运行状态信息链接入口，可扫码读取设备在线监测历史数据及趋势。通过扫码或RFID识别设备，读取设备ID信息，通过站内网络（4G/5G/WIFI）传输给云端服务器，向服务器请求该设备的详细信息，以及详细的运行状态，测试信息等。电力设备监测及诊断技术的“中国智造者”第17页共29页图14RFID/二维码识别查看设备运行状态根据各时频信号互相关系数、能量分布曲线特征参量（互相关系数、最大值、平均值、峰度、偏度）、ATF图谱特征参量（六等分区间均值）、总谐波畸变率、基频信号能量比等状态量，采用深度学习算法，自动判断变压器/电抗器运行状态及机械故障类型。杭州国洲电力科技有限公司局放在线监测技术概述。杭州局部放电在线监测售后服务
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